近日，北京师范大学珠海校区人工智能与未来网络研究院贾维嘉教授团队的最新研究成果——相关性－多样性增强选择（RDES）框架，获国际权威媒体《麻省理工科技评论》专题报道。该框架通过创新演示示例选择策略，有效突破大语言模型少样本学习性能瓶颈，为自然语言处理技术落地提供关键支撑。当前大语言模型在少样本学习场景中，传统演示选择方法因单一聚焦“相似性”、忽视“多样性”，易导致模型泛化能力不足、分类偏差等问题。贾维嘉教授团队以校区交叉智能超算中心研发的“师说”检索增强生成系统为灵感，提出RDES框架，从“相关性”与“多样性”双维度优化选择逻辑，破解行业核心难题。

RDES框架的核心突破是依托强化学习实现“相关性”与“多样性”的动态平衡。其通过量化评估示例标签分布保障多样性、根据任务需求动态调整选择逻辑、与链式推理技术协同增效等优势，在多类闭源与开源大语言模型、多个基准数据集测试中，分类准确性及未见数据处理、复杂语义理解等关键指标，均显著优于十种现有基线方法，验证了技术稳定性与有效性。该框架凭借双重优势展现广泛应用潜力，可赋能智能客服、个性化推荐、教育技术、医疗诊断支持、法律与内容创作等多个领域，助力各行业智能化升级。

相关研究成果已以《通过强化学习进行上下文学习中的演示选择》为题，发表于人工智能领域国际顶级学术会议ICML 2025（中国计算机学会CCF推荐A类会议），团队王旭斌博士为第一作者，贾维嘉教授为通讯作者。贾维嘉教授作为校区人工智能与未来网络研究院院长、交叉智能超算中心主任，长期深耕人工智能、5G物联网、智慧边缘计算等领域。其团队累计发表论文500余篇，其中100余篇发表于ACM/IEEE Transactions系列顶级期刊，总引用量超1.4万次，获授权发明专利40余项，主持多项国家级、港澳地区科研项目，技术成果已服务于智慧教育、智慧城市等场景。

RDES框架的突破是北师大珠海校区在人工智能交叉研究领域的重要标志性成果，显著提升了学校在国际人工智能领域的学术影响力与话语权，彰显了校区聚焦前沿、深耕交叉的科研特色。该成果进一步强化了校区人工智能与未来网络研究院、交叉智能超算中心等平台的核心竞争力，为吸引海内外顶尖科研人才、深化跨学科合作搭建了优质载体。同时，成果推动人工智能技术与教育、医疗、文化等领域的深度融合，既契合学校“智慧教育”发展定位，也为粤港澳大湾区智能化产业升级提供了核心技术支撑，助力学校在服务国家战略与区域发展中发挥更大作用，持续夯实“北师大力量”在南方乃至全国人工智能领域的重要地位。

《麻省理工科技评论》报道链接：https://wap.mittrchina.com/news/detail/14670

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